然而，在火爆的市場熱潮中，當我們將目光轉向企業級場景時，一個頗為現實的問題卻浮出水面：技術雖好，但怎么樣才能真正賦能企業應用，為企業發展帶來價值?
答案顯然不是簡單地部署一個大模型就可以解決的。
不過，冰果AI(BingoAI)可以。
冰果AI(BingoAI)作為一款深度融合大數據與AI大模型技術的垂域數據智能助手，通過在其領域本體建模、數據治理自動駕駛、智能AI應用等環節充分調用DeepSeek、百川、千問等AI大模型、智能體能力，實現了從業務到智能的全鏈路加速和增強。
*冰果AI(BingoAI)是品高軟件在2024年推出的以智能體+知識庫為基礎、以DeepSeek、百川、千問、Llama等主流大模型為驅動、以領域本體建模為核心、創新AI驅動數據自動駕駛技術，為上層應用提供統一、多樣化智能服務的垂域數據智能助手，旨在幫助企業在垂直領域快速、高效、低成本地打造垂域AI應用，實現業務賦能、降本增效。
冰果AI(BingoAI)之所以可以通過調用AI大模型、智能體能力，帶來數據價值指數級釋放，主要有以下幾個“殺手锏”：
第一，讓企業數據能為大模型所用、所理解
從前沿技術到具體應用，首先要解決的是業務的問題。不同行業都有其獨特的業務邏輯、數據格式和知識體系，盡管像DeepSeek、千問、百川這類的大模型在通用領域展現出了強大的能力，但在企業級場景中，卻會因為缺乏對特定行業和業務場景的深度理解，而無法直接滿足企業在實際運營下復雜多樣的的業務需求。所以要想將如此低成本高性能的大模型運用起來，就必須要將通用大模型“演進”成行業領域大模型。
在多年的行業實踐中，品高構建起了一套基于領域本體的行業數據智能高效構建技術體系，以“業務—知識—智能”鏈路為理論思路，并形成了較為成熟的品高智能產品體系，幫助企業在垂直領域快速、高效、低成本地打造垂域AI應用，實現業務賦能、降本增效。
通過領域本體建模，解決“業務“與“數據”兩張皮問題
首先，在解決數據治理脫離業務的問題上，品高創新提出一種面向行業的領域本體建模方法——E-MBTI，通過M(管理架構)、B(業務架構)、T(技術架構)和I(信息架構)四個維度實現垂直領域進行體系化的全面建模，為行業客戶構建起垂域業務邏輯框架。所構建的領域模型在后期的數據采集、清洗，到知識的提取與應用中都能深度賦能，切實為企業的數據治理工作提供有力支持，真正發揮數據指數級價值 。
通過AI-DataFlow，讓“數據”成為“知識”
同時，在領域建模的基礎上，品高提出了AI驅動DataFlow的數據工程方法，通過數據標注化流水線開發，調用DeepSeek、千問、百川等大模型和智能體能力，完成數據采集、清洗、轉換、融合、知識提取的所有任務，以此實現從“數據”到“知識”的全鏈路自動化和智能化。
跨過從通用到垂域的鴻溝，距離從知識到智能、再到生成決策、輔助執行，還差“最后一公里”。
第二，大模型+冰果AI，實現垂域智能的高效轉化
考慮到產品的易用性和可用性，以及滿足非技術類企業人員的使用需求，垂域數據智能助手——冰果AI(BingoAI)內置智能多輪問答、智能BI、智能數據分析報告等多種功能，為企業用戶進行業務決策與執行提供輔助依據。
針對復雜業務推理問題，用戶還可以根據具體的業務場景靈活自定義和擴展大模型調用。通過持續的數據積累和模型優化，冰果AI(BingoAI)不僅能夠將通用大模型的能力引入垂直領域，還能通過垂直領域的知識反哺大模型，實現從智能到數據、再從數據到智能的雙螺旋上升，最終演進為能理解企業行業術語、業務流程和特定場景的智能化工具。
從“業務”到“數據”再到“智能”與“決策執行”、從“通用”到“垂域”，冰果 AI(BingoAI)不僅是品高軟件在企業級AI應用領域的一次重大突破，更是企業數智化轉型道路上的得力助手。與AI大模型、智能體的強強聯合，冰果AI(BingoAI)將進一步提升在垂域企業級AI應用中的推理效率和數據處理能力。
未來，品高軟件將持續推進產品與大模型、智能體領域的融合、適配、應用探索，助力垂域企業級AI應用低成本、高適配、強安全高效落地，推動企業數智化轉型!
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